Análisis computacional de modelos de programación lineal entera para el problema Flow Shop con y sin permutación: programación de producción en ambiente tipo Flow Shop

Este estudio investiga el rendimiento de modelos de programación lineal entera para resolver el problema Flow Shop con y sin permutación, con el objetivo de minimizar el makespan. Se comparan modelos de propuestos por Manne, Wagner, Bowman y Wilson, evaluando su complejidad y tiempo computacional ut...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Lina María, Reyes Amaya
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2023
País:Colombia
Institución:Universidad de los Andes
Repositorio:Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73501
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/1992/73501
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Flow shop scheduling
Programación lineal
Complejidad modelo
Evaluación modelo
Ingeniería
Descripción
Sumario:Este estudio investiga el rendimiento de modelos de programación lineal entera para resolver el problema Flow Shop con y sin permutación, con el objetivo de minimizar el makespan. Se comparan modelos de propuestos por Manne, Wagner, Bowman y Wilson, evaluando su complejidad y tiempo computacional utilizando los optimizadores Gurobi y PuLP. El enfoque se centra en ampliar los límites de tamaño de ambos problemas, más allá de lo reportado en literatura previa. Gurobi superó a PuLP en eficiencia y manejo de problemas de mayor tamaño. En particular, los modelos de Manne demostraron ser los más eficientes, requiriendo menos tiempo computacional en comparación con los otros modelos, estas diferencias aumentan con el aumento del número de trabajos y máquinas, y por lo tanto son preferibles para encontrar soluciones óptimas en ambos problemas de Flow Shop.